Approche adaptée dans les simulations

Nous avons réalisé un ensemble de scénarios où nous avons implémenté un système de gestion de files d’attente M/G/1 avec priorité non préemptive au sein d’une station de base d’un réseau WiMAX pour le canal montant (uplink). Pour chaque scénario, nous avons appliqué les algorithmes d’ordonnancement CPQ, PQ et WFQ séparément, en considérant les mêmes paramètres de bases, tels que les taux d’arrivés des paquets de types rtPs et nrtPS, la

71

taille des files d’attente et leur poids, la taille maximale d’une rafale du trafic voix, le délai d’attente maximal d’un paquet rtPS, etc.

Le choix de PQ comme premier algorithme de comparaison est dû au fait qu’il permet de déterminer le comportement d’un système de files d’attente favorisant exclusivement les paquets prioritaires, ce qui permet de déterminer les plus petits délais et taux de pertes de paquets que puisse avoir la classe de trafic rtPS. Quant au choix de WFQ comme une deuxième solution de confrontation est dû au fait que cette approche est très répondue dans les solutions proposées dans la littérature. De plus, cet algorithme garantit l’équité de service des différents types de trafic dans les réseaux sans fil, particulièrement dans les réseaux WiMAX, surtout que notre algorithme « CPQ » tient à assurer un service équitable pour les différentes classes en calculant et considérant la priorité de chaque paquet avant sa sélection par le serveur de la file d’attente pour transmission.

Pour commencer, nous avons effectué un scénario de référence, nous avons choisi nos paramètres de telle façon à éliminer les pertes de paquets. Ce scénario représente le cas stable où le nombre d’arrivées des paquets des deux types de trafic n’excède pas la capacité du canal. D’autres scénarios ont été accomplis en changeant à chaque fois les valeurs des inter- arrivées rtPS et nrtPS, ils reflètent l’impact de l’intensité du trafic de la voix et celui des données sur le comportement de notre algorithme et les deux algorithmes PQ et WFQ. Nous avons aussi augmenté la taille de notre échantillon, à savoir le nombre de paquets arrivés, afin d’obtenir des résultats plus significatifs. Un dernier scénario a été réalisé pour tester l’impact du paramètre R1, la taille maximale d’une rafale, sur le comportement de notre système, bien que la formule (3.17) permet le calcul de R1, mais pour des raisons de simplifications nous avons opté à le fixer dans nos simulations. Notons que plus la valeur de R1 est importante plus le temps de tolérance d’attente supplémentaire ξ1 relative aux paquets de la voix sera réduit.

Nous avons considéré un délai d’attente maximal pour le trafic voix dans chaque scénario. Étant donné que le délai de bout en bout acceptable pour la voix ne doit pas dépasser 200 ms

et que l’acheminement d’un paquet de la SS vers la BS passe par plusieurs sauts, nous devons donc choisir une valeur raisonnable pour le délai d’attente maximal dans la file rtPS. Dans nos scénarios nous avons opté pour des délais égaux à 10 ms et à 20 ms. Un paquet qui réside dans la file d’attente de la voix plus que ce délai va être rejeté par le système. Ceci à été appliqué dans les trois modèles, à savoir PQ, WFQ et CPQ.

Pour mieux analyser nos résultats nous avons procéder, dans certain cas, à l’agrandissement de quelques portions des graphes que nous ayons jugé être les plus significatifs et dont l’allure et la plus fréquente. L’analyse de ces portions de graphes va refléter le comportement général de la solution en question. Nous pouvons donc effectuer nos synthèses en se basant sur de tels résultats.

Dans quelques scénarios, la comparaison des résultats de notre solution n’apporte pas d’amélioration, nous allons quand même les inclure dans ce chapitre étant donné que nous examinons aussi les cas extrêmes et les limites de notre approche. D’autant plus que le fait que notre algorithme n’obtient pas des résultats moins bons que ceux obtenus avec PQ et WFQ, est considéré comme un avantage pour CPQ.

Finalement, notons que les graphes correspondants à la longueur des files d’attente ainsi que ceux relatifs aux délais d’attente dans les files sont représentés en bleu pour WFQ, en rouge pour CPQ et en vert pour PQ.

4.2.1 Description du modèle PQ considéré

L’algorithme PQ simulé dans ce travail, consiste à servir la file d’attente prioritaire (VoIP) jusqu’à ce qu’elle soit vide, après quoi la file d’attente de moindre priorité sera servie. La Figure 4.1 illustre un exemple de système de gestion de file d’attente avec PQ.

73

Figure 4.1 Exemple d’un modèle de Priority Queuing. Tiré de http://www.coredump.fr.to/altq-fifoq-priq-wfq/

4.2.2 Description du modèle WFQ considéré

L’algorithme WFQ pris en considération dans ce travail consiste à sélectionner le paquet ayant la valeur Finish Time la plus petite pour le servir. Les deux files d’attente ont été pondérées afin de prioriser la voix, qui représente le trafic rtPS, par rapport au data, qui représente le trafic nrtPS.

Pour le calcul de Finish Time, nous considérons la formule :

= Avec:

• Ft(i): Finish Time du paquet de trafic i, il correspond au temps virtuel du départ du paquet du système

• Ftprev(i): Correspond au Finish Time du dernier paquet servi du trafic i • Taille_Paquet(i): Taille du paquet de type i

• Wi: Inverse du poids de la file d’attente du trafic i • i= 1 pour Voix ou 2 pour FTP